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【2h】

Underwater Acoustic Target Feature Fusion Method Based on Multi-Kernel Sparsity Preserve Multi-Set Canonical Correlation Analysis

机译：基于多核稀疏性的水下声学目标特征融合方法维护多套规范相关分析

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Honghui Yang; Shuzhen Yi;
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年度 2019
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1. Linear discriminant multi-set canonical correlations analysis (LDMCCA): an efficient approach for feature fusion of finger biometrics [J] . Peng Jialiang, Li Qiong, El-Latif Ahmed A. Abd, Multimedia Tools and Applications . 2015,第13期

机译：线性判别多集规范相关分析（LDMCCA）：手指生物特征的有效融合方法
2. Feature Extraction Method for DCP HRRP-Based Radar Target Recognition via m-chi Decomposition and Sparsity-Preserving Discriminant Correlation Analysis [J] . Wang Jingjing, Liu Zheng, Ran Lei, IEEE sensors journal . 2020,第8期

机译：基于DCP HRRP的雷达目标识别特征提取方法，通过M- Chi分解和稀疏性保持判别判别相关分析
3. Multi-set canonical correlation analysis for the fusion of concurrent single trial ERP and functional MRI. [J] . Correa NM, Eichele T, Adali T, NeuroImage . 2010,第4期

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4. Multi-feature fusion algorithm based on generalized discriminative Multi-Set Canonical Correlation Analysis and its application for recognition [C] . Yihai Liu, Jiazhou He, Chunshan Ding International Conference on Information Fusion . 2017

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5. Sparse canonical correlation analysis. [D] . Parkhomenko, Elena. 2008

机译：稀疏典范相关分析。
6. Multi-set canonical correlation analysis for the fusion of concurrent single trial ERP and functional MRI [O] . Nicolle M. Correa, Tom Eichele, Tülay Adalı, -1

机译：多设置典型相关分析为并行审单ERp和功能性磁共振成像的融合
7. Integration of dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging and T2-weighted imaging radiomic features by a canonical correlation analysis-based feature fusion method to predict histological grade in ductal breast carcinoma [O] . Ming Fan, Zuhui Liu, Sudan Xie, 2019

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